2022년 2월 6일 일요일

2022년 AEC 분야의 AI 서비스 개발 사례와 시사점

안녕하세요. 이글은 2022년 AEC 분야의 AI 서비스 개발 사례와 시사점을 살펴봅니다.

모든 산업 분야에서 인공 지능(AI) 혁명의 직전에 있으며 AEC(건축, 엔지니어링 및 건설) 산업도 예외는 아다. BIM(Building Information Modeling)의 채택으로 기존 방법의 많은 문제가 제거되었지만 고유한 한계가 있다. AI를 채택할 필요성과 범위가 바로 여기에서 발생한다. AI 및 머신 러닝(ML)을 적시에 채택하면 최적화된 설계, 효율적인 성능을 촉진함으로써 AEC 산업의 기존 워크플로를 크게 개선할 수 있다.

사물 인터넷(IoT)과 디지털 트윈의 통합
IoT 지원 스마트 빌딩 및 디지털 트윈 기술을 통해, 업계에서 AI 및 ML(기계학습) 사용을 자극하고 있다. BIM 프로세스는 주로 프로젝트 데이터와 건설 데이터로 분류되는 방대한 양의 데이터를 제공한다. 건설 데이터 수집은 타 산업 데이터 수집만큼 쉽지는 않지만, IoT 및 스마트 빌딩과 같은 기술의 채택으로 가능하다. 스마트 빌딩과 통합된 센서는 기계 학습 프로세스에 필요한 가장 중요한 데이터를 생성하고, 제품 및 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 의사 결정에 영향을 미친다.

AI로 BIM 시각화
머신 러닝을 통해 생성된 데이터를 사용하여 프로세스의 효율성을 높일 수 있다. 예를 들어, 설계 단계에서 실내 부하, 실내 공급 및 반환 용량, AHU(Air Handling Unit), 공조 터미널 배치와 같은 매개변수를 입력하여, 덕트 라우팅을 자동으로 생성할 수 있다. 신경망은 열전도 및 덕트 두께와 같은 관련 매개변수를 사용하여, 건물 전체에 사용된 HVAC 전력 데이터 학습으로 필요한 내열성, 실내에 필요한 최적 온도를 계산할 수 있다.


AI 기반 건설 현장 관리 예시

Building Data Warehouse Framework Diagram

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